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报 告 简 介
继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素--价值（Value）。
近年来，我国大数据产业呈现出快速增长的态势，成为推动数字经济的重要力量。2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，大数据产业规模达1.74万亿元，同比增长10.45%。2023年，我国已有226个省级和城市的地方政府上线数据开放平台，开放的有效数据集达34万个，数据集数量增长达22%。
图表：2020-2023年我国大数据产业规模
单位：万亿元
数据来源：中投产业研究院整理
从产业结构来看，2023年，我国大数据硬件占据主导地位，占比40.5%。同时，大数据软件和大数据服务的需求不断提升，占比分别为25.7%、33.8%。从行业应用来看，同年，互联网、政府、金融三大领域引领大数据融合产业发展，其中占比最大的行业仍然是互联网行业，占比达48.8%。
政府高度重视大数据在推进经济社会发展中的地位和作用。2024年10月8日，国家发展改革委、国家数据局等部门联合印发《国家数据标准体系建设指南》，标志着我国在构建数据标准体系方面迈出了重要一步。2024年10月9日，中共中央办公厅、国务院办公厅提出加快公共数据资源开发利用的意见，旨在通过政府指导与市场驱动相结合的方式，深化数据要素配置改革，扩大公共数据供给规模和质量。2024年10月16日，工业和信息化部、财政部及国家数据局联合发布了《新材料大数据中心总体建设方案》，旨在通过建立新材料大数据中心推动相关产业的发展。
图表：2023-2024年我国大数据产业相关政策
资料来源：中投产业研究院整理
随着技术的不断进步，大数据处理和分析能力将持续提升，实现更高效、精准的数据挖掘和应用。同时，人工智能、云计算等技术的深度融合将进一步推动大数据行业的创新发展。未来大数据行业将迎来更加广阔的发展空间和机遇。
中投产业研究院发布的《2025-2029年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》共十一章。
首先介绍了大数据和大数据产业的定义、特点、地位等，接着分析了国内外大数据行业的发展及行业格局，然后分析了大数据产业链的上中下游行业发展状况，并对大数据软硬件设备、大数据发展模式、重点区域大数据产业发展布局等进行了细致的透析。
随后，报告重点分析了大数据行业的投资状况及其未来发展前景，最后报告还分析了大数据产业的政策环境。
报 告 目 录
第一章 大数据产业相关概述
1.1 大数据介绍
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的定义
1.1.3 大数据的本质
1.1.4 大数据的特点
1.1.5 大数据的类型
1.1.6 大数据典型分类
1.1.7 大数据的各个环节
1.2 大数据的价值及影响
1.2.1 大数据价值分析
1.2.2 大数据研究意义
1.2.3 大数据应用价值
1.2.4 对信息时代影响
1.3 大数据产业链构成分析
1.3.1 大数据价值链模型
1.3.2 大数据产业链结构
1.3.3 产业链价值流动方向
1.4 大数据技术层结构分析
1.4.1 大数据关键技术构成
1.4.2 大数据采集与预处理技术
1.4.3 大数据存储管理技术
1.4.4 大数据处理的核心技术
1.4.5 大数据分析挖掘技术
1.4.6 大数据可视化技术
1.4.7 大数据安全技术
第二章 2022-2024年大数据产业发展分析
2.1 全球大数据产业发展分析
2.1.1 产业发展变革
2.1.2 产业规模状况
2.1.3 细分市场格局
2.1.4 区域发展格局
2.1.5 重点企业分析
2.1.6 技术研发状况
2.2 中国大数据产业政策体系分析
2.2.1 大数据产业政策演变
2.2.2 大数据相关政策汇总
2.2.3 大数据安全政策分析
2.2.4 数据治理的相关政策
2.2.5 大数据相关标准分析
2.2.6 大数据政策引导领域
2.3 2022-2024年中国大数据产业发展综述
2.3.1 大数据产业概念分析
2.3.2 大数据产业构建层次
2.3.3 大数据发展的必然性
2.3.4 大数据产业驱动主体
2.3.5 大数据产业发展阶段
2.3.6 地区大数据产业联盟
2.3.7 数字经济的发展水平
2.3.8 大数据总体市场规模
2.3.9 大数据核心产业规模
2.4 中国大数据产业发展进程分析
2.4.1 法律方面
2.4.2 技术方面
2.4.3 应用方面
2.4.4 试点方面
2.4.5 人才方面
2.5 2022-2024年大数据产业竞争格局
2.5.1 大数据相关企业规模概述
2.5.2 大数据产业竞争主体分类
2.5.3 产业链环节竞争格局分析
2.5.4 大数据竞争企业资本层次
2.5.5 大数据投资价值百强企业
2.5.6 互联网企业布局大数据产业
2.5.7 大数据热点应用领域的竞争
2.5.8 大数据行业竞争状态总结
2.5.9 大数据产业竞争趋势展望
2.6 2022-2024年中国大数据市场供需分析
2.6.1 大数据市场供给结构分析
2.6.2 主要行业大数据需求状况
2.6.3 企业大数据的应用及需求
2.6.4 大数据热点领域需求分析
2.6.5 企业大数据需求趋势分析
2.7 中国大数据产业存在的问题
2.7.1 面临挑战分析
2.7.2 竞争壁垒问题
2.7.3 技术发展问题
2.7.4 成本投入问题
2.7.5 数据相关问题
2.7.6 数据安全问题
2.7.7 人才供需问题
2.8 中国大数据产业的发展策略
2.8.1 相关政策建议
2.8.2 推进研发应用
2.8.3 避免过度建设
2.8.4 提高数据安全
2.8.5 地区发展思路
2.8.6 推动标准建设
2.8.7 打破信息孤岛
第三章 大数据产业上游——数据源存储层
3.1 数据基础设施发展综况
3.1.1 数据基础设施的范围
3.1.2 数据基础设施的特征
3.1.3 数据基础的相关企业
3.1.4 数据基础设施的展望
3.2 数据来源层分析
3.2.1 大数据的来源渠道
3.2.2 新技术带来数据增长
3.2.3 数据资源的网络基础
3.2.4 数据采集产业分析
3.2.5 数据资源获取难度
3.2.6 数据资源开放情况
3.3 数据存储层分析
3.3.1 大数据存储方式
3.3.2 大数据储存规模分析
3.3.3 大数据存储架构分析
3.3.4 数据仓库建设的重要性
3.3.5 新型MPP数据库的价值
3.4 数据中心市场运行情况
3.4.1 全球数据中心建设规模
3.4.2 国内数据中心建设规模
3.4.3 国内数据中心市场规模
3.4.4 数据中心市场需求分析
3.4.5 数据中心市场竞争格局
3.4.6 数据中心硬件成本分析
3.4.7 区域数据中心建设要求
3.4.8 数据中心总体发展趋势
3.4.9 数据中心绿色节能要求
3.4.10 数据中心布局策略分析
3.5 数据资源型企业——电信运营商
3.5.1 中国移动
3.5.1.1 企业发展概况
3.5.1.2 大数据发展优势
3.5.1.3 大数据产品体系
3.5.2 中国电信
3.5.2.1 企业发展概况
3.5.2.2 大数据PaaS平台
3.5.2.3 数据产业布局
3.5.3 中国联通
3.5.3.1 企业发展概况
3.5.3.2 大数据示范项目
3.5.3.3 联通大数据公司
3.6 数据资源型企业——BAT企业
3.6.1 阿里巴巴
3.6.1.1 企业发展概况
3.6.1.2 产品技术架构
3.6.1.3 大数据计算服务
3.6.1.4 主要大数据平台
3.6.1.5 企业数据库方案
3.6.2 百度公司
3.6.2.1 企业发展概况
3.6.2.2 大数据解决方案
3.6.2.3 大数据分析平台
3.6.3 腾讯公司
3.6.3.1 企业发展概况
3.6.3.2 腾讯大数据平台
3.6.3.3 大数据产品矩阵
3.6.3.4 大数据技术体系
第四章 大数据产业中游——数据分析处理层
4.1 大数据处理及分析技术综况
4.1.1 大数据采集与预处理
4.1.2 数据处理框架分析
4.1.3 数据计算模式分析
4.1.4 数据分析细分领域
4.1.5 大数据分析的优劣势
4.2 大数据分析处理产业发展进程
4.2.1 技术研发热点
4.2.2 技术应用领域
4.2.3 产业发展状况
4.2.4 技术发展趋势
4.3 数据标注行业发展分析
4.3.1 市场运行综况
4.3.2 运营模式分析
4.3.3 垂直市场分析
4.3.4 市场竞争梯队
4.4 大数据可视化分析技术分析
4.4.1 数据可视化的基本概述
4.4.2 数据可视化的应用优势
4.4.3 大数据可视化市场规模
4.4.4 大数据可视化市场格局
4.4.5 数据可视化的应用工具
4.4.6 数据可视化面临的挑战
4.4.7 数据可视化技术发展趋势
4.5 大数据安全处理技术分析
4.5.1 大数据安全问题分析
4.5.2 大数据安全涉及的模块
4.5.3 数据安全防护技术分析
4.5.4 数据脱敏安全控制技术
4.5.5 大数据安全防护体系分析
4.6 大数据技术拥有型企业分析
4.6.1 拓尔思
4.6.1.1 企业发展概况
4.6.1.2 大数据产品介绍
4.6.2 浪潮集团
4.6.2.1 企业发展概况
4.6.2.2 数据基础模型
4.6.2.3 大数据创新应用
4.6.2.4 建立智慧城市平台
4.6.2.5 推进数据社会化发展
4.6.3 华为公司
4.6.3.1 企业发展概况
4.6.3.2 大数据解决方案
4.6.3.3 大数据产业园建设
4.6.3.4 大数据产业合作
第五章 大数据产业下游——数据交易层及应用层
5.1 大数据交易层
5.1.1 大数据交易层细分
5.1.2 数据交易品种及类型
5.1.3 大数据交易市场构成
5.1.4 大数据交易市场规模
5.1.5 大数据市场定价方式
5.1.6 细分大数据交易状况
5.1.7 大数据交易场所的类型
5.1.8 大数据交易中心建设规模
5.1.9 大数据交易监管体系分析
5.1.10 大数据交易市场人才需求
5.1.11 数据交易场所的问题及对策
5.2 大数据应用层分析
5.2.1 大数据应用层结构
5.2.2 大数据衍生应用层
5.2.3 工业大数据市场规模
5.2.4 医疗大数据市场规模
5.2.5 金融大数据分析市场规模
5.2.6 交通大数据应用状况分析
5.2.7 电信大数据应用需求分析
5.2.8 零售大数据发展概况
5.2.9 电子商务大数据的应用需求
5.2.10 政府大数据的发展规模
第六章 2022-2024年大数据应用软件及设备分析
6.1 大数据应用软件分析
6.1.1 大数据软件构成框架
6.1.2 大数据典型软件分析
6.1.3 智能软件的应用价值
6.1.4 大数据软件投资规模
6.1.5 大数据软件发展方向
6.2 大数据硬件设备分析
6.2.1 大数据硬件构成框架
6.2.2 大数据主要硬件设备
6.2.3 大数据硬件投资规模
6.3 大数据一体机设备分析
6.3.1 大数据一体机简介
6.3.2 大数据一体机的优劣分析
6.3.3 大数据一体机的用户类型
6.3.4 国外竞争格局与品牌分布
6.3.5 国内市场竞争格局分析
6.3.6 国内企业竞争优劣势分析
6.3.7 国内主流品牌及其特点
第七章 2022-2024年大数据产业发展模式探究
7.1 大数据交易模式分析
7.1.1 以数据运营方式为分类标准
7.1.2 以大数据结构化程度为分类标准
7.1.3 以数据产权转让形式为分类标准
7.2 大数据行业盈利模式分析
7.2.1 解决方案
7.2.2 基础设施
7.2.3 数据产品
7.2.4 行业应用
7.3 大数据行业商业模式分析
7.3.1 B2B大数据应用模式
7.3.2 技术提供及软件开发
7.3.3 大数据咨询分析服务
7.3.4 大数据服务市场规模
7.3.5 大数据通用服务模式
7.3.6 自有平台大数据分析
7.3.7 信息订制与采购模式
7.3.8 信息数据租售模式
7.4 企业大数据商业化应用模式
7.4.1 企业大数据的基本构成
7.4.2 企业大数据商业化应用背景
7.4.3 企业大数据商业化应用层面
7.4.4 企业大数据商业化应用重点
7.4.5 企业大数据商业化应用关键
7.4.6 企业大数据商业化应用途径
第八章 2022-2024年重点区域大数据行业发展分析
8.1 中国大数据产业区域发展格局
8.1.1 国家大数据综合试验区
8.1.2 大数据企业业务区域分布
8.1.3 地区大数据管理机构设置
8.1.4 国家重点大数据实验室分布
8.2 大数产业区域发展指数分析
8.2.1 评估测评体系分析
8.2.2 省域发展指数排名
8.2.3 市域发展指数排名
8.2.4 主要区域发展对比
8.3 大数据产业园区发展分析
8.3.1 大数据产业园概述
8.3.2 大数据产业园区分类
8.3.3 大数据产业园分布特点
8.3.4 大数据产业园典型模式
8.3.5 产业园面临机遇与挑战
8.3.6 国家级新区布局大数据
8.4 中国各地区大数据发展分析
8.4.1 京津冀大数据产业发展分析
8.4.2 珠三角大数据产业发展分析
8.4.3 长三角大数据产业发展分析
8.4.4 西南地区大数据产业发展集群
8.5 典型发展地区——贵州省大数据产业发展分析
8.5.1 贵州大数据产业发展优势
8.5.2 贵州大数据产业惠企政策
8.5.3 贵州大数据领域投资状况
8.5.4 贵州加快推进“东数西算”
8.5.5 贵州省数字产业发展创新
8.5.6 贵州大数据典型企业名单
8.5.7 贵阳大数据科创城发展状况
8.5.8 贵安新区大数据应用状况
8.5.9 贵州省大数据投资基金
第九章 中投顾问对中国大数据产业投资价值分析
9.1 大数据产业投资价值及机会评估
9.1.1 投资价值综合评估
9.1.2 市场投资机会评估
9.1.3 投资发展动力评估
9.1.4 投资进入时机分析
9.1.5 产业投资象项分布
9.2 大数据行业投资壁垒分析
9.2.1 竞争壁垒
9.2.2 技术壁垒
9.2.3 资金壁垒
9.2.4 政策壁垒
9.3 大数据产业投资风险及防范
9.3.1 大数据行业投资的主要风险
9.3.2 大数据行业投资风险的应对
9.3.3 大数据安全风险及防范机制
9.3.4 大数据产业投资建议与策略
9.3.5 评估大数据产业投资回报的措施
第十章 中投顾问对中国大数据产业投融资分析
10.1 大数据行业投融资热度分析
10.1.1 数据源及流通领域
10.1.2 软硬件产品领域
10.1.3 应用端领域
10.2 大数据产业投融资规模分析
10.2.1 融资规模情况
10.2.2 单笔融资金额
10.2.3 融资轮次分布
10.2.4 主要融资事件
10.2.5 投资兼并特点
10.3 中国大数据产业链投资机会分析
10.3.1 硬件层面投资机会分析
10.3.2 软件层面投资机会分析
10.3.3 信息服务层面投资机会
第十一章 大数据产业发展前景及趋势
11.1 全球大数据产业发展前景及趋势预测
11.1.1 全球大数据企业竞争趋势
11.1.2 全球大数据产业发展趋势
11.1.3 全球大数据产业发展热点
11.2 中国大数据产业发展机遇及前景预测
11.2.1 数据量规模持续上升
11.2.2 大数据应用前景展望
11.2.3 大数据市场投资热点
11.2.4 大数据市场发展重点
11.2.5 大数据人才需求预测
11.3 中国大数据产业发展趋势展望
11.3.1 数据要素市场统一趋势
11.3.2 数据跨境交易趋势分析
11.3.3 大数据融合应用的趋势
11.3.4 数据驱动工业发展变革
11.3.5 大数据关键技术发展趋势
11.3.6 隐私计算多元化发展态势
11.3.7 数据分类分级安全保障趋势
11.3.8 数据价值评价体系构建趋势
11.4 中投顾问对2025-2029年中国大数据产业预测分析
11.4.1 2025-2029年中国大数据产业影响因素分析
11.4.2 2025-2029年中国大数据产业规模预测
更多本行业研究内容请点击《2025-2029年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》跳转阅读，或联系👇客服。
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